Objektkontexte

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie mit Objektkontexten Kontextinformationen mit Ihren Objekten verknüpfen können, um Daten zu verwalten und zu finden.

Informationen zum Anhängen und Verwalten von Objektkontexten finden Sie unter Objektkontexte verwenden.

Übersicht

Mit Objektkontexten können Sie Schlüssel/Wert-Paare mit Ihren Cloud Storage-Objekten verknüpfen, um Ihre Daten zu kategorisieren, zu verfolgen und zu durchsuchen. Sie können Kontexte anhängen, wenn Sie Objekte erstellen oder aktualisieren, oder sie automatisch von Google-Diensten anhängen lassen.

In der Ressource objects werden alle Objektkontexte im Feld contexts.custom angezeigt. In contexts.custom gibt es zwei Arten von Kontexten:

  • Benutzerdefinierte Kontexte ohne erweiterte Daten: Kontexte, die aus einem Schlüssel, einem Stringwert und Zeitstempeln bestehen. Mit diesen Kontexten können Sie Objekte in Ihren Storage-Buckets organisieren, filtern und verfolgen.

  • Benutzerdefinierte Kontexte mit erweiterten Daten (Vorabversion): Kontexte, die aus einem Schlüssel, einem Stringwert, Zeitstempeln und einer optionalen strukturierten JSON-Nutzlast bestehen. Google-Dienste hängen diese Kontexte während der automatisierten Analyse an, z. B. beim Labeln mit maschinellem Lernen.

Kontextkomponenten

Jeder Kontexteintrag besteht aus den folgenden Komponenten:

  • Schlüssel: Eine eindeutige Kennung für den Kontext des Objekts (bis zu 256 Byte). Schlüssel, die mit google: beginnen (z. B. google:annotation:face-detector-v1), sind für von Google generierte Kontexte reserviert. Sie können keine Kontexte mit dem Präfix google: erstellen oder aktualisieren. Wenn Sie Kontexte mit dem Präfix google: entfernen möchten, müssen Sie sie während eines Umschreibevorgangs mit dem Parameter dropContextGroups verwerfen.

  • Wert: Ein Stringwert, der dem Schlüssel zugeordnet ist (bis zu 256 Byte), um Workflows zu steuern und Objektlisten zu filtern.

  • Zeitstempel: Nur-Ausgabe-Zeitstempel (createTime und updateTime), die angeben, wann der Kontext erstellt und zuletzt geändert wurde.

  • Erweiterte Daten (Vorabversion): Eine optionale strukturierte JSON-Nutzlast (bis zu 128 KiB) mit detaillierten Informationen, z. B. Labels für maschinelles Lernen oder automatisierte Annotationen.

Bei Standard-get- und list-Anfragen werden Kontextschlüssel, Werte und Zeitstempel zurückgegeben. Wenn ein Kontext erweiterte Daten enthält, enthalten Standardanfragen ein extendedDataTypeUrl-Feld (type.googleapis.com/google.protobuf.Struct). Verwenden Sie die viewFullContext-Methode (Vorschau), um die vollständige Nutzlast der erweiterten Daten abzurufen.

Ein Objekt mit benutzerdefinierten Kontexten, sowohl mit als auch ohne erweiterte Daten, hat beispielsweise die folgende JSON-Darstellung:

{
  "contexts": {
    "custom": {
      "customer_id": {
        "value": "cust-78901",
        "createTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
        "updateTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z"
      },
      "payment_status": {
        "value": "unpaid",
        "createTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
        "updateTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z"
      },
      "google:annotation:face-detector-v1": {
        "value": "SUCCESS",
        "createTime": "2026-09-29T17:20:00.000Z",
        "updateTime": "2026-09-29T17:20:00.000Z",
        "extendedDataTypeUrl": "type.googleapis.com/google.protobuf.Struct"
      }
    }
  }
}

In diesem Fall gilt Folgendes:

  • customer_id und payment_status sind benutzerdefinierte Kontexte ohne erweiterte Daten.
  • google:annotation:face-detector-v1 ist ein von Google generierter benutzerdefinierter Kontext mit erweiterten Daten.

Alle Kontexte können abgerufen und verwendet werden, um Objektlisten nach ihren Schlüsseln und Werten zu filtern.

Anwendungsfälle für Objektkontexte

Mit Objektkontexten können Sie Ihre Daten klassifizieren, verfolgen und anreichern. In den folgenden Abschnitten werden die Szenarien für die Verwendung von Objektkontexten zur Verwaltung verschiedener Arten von Informationen beschrieben.

Objekte gruppieren und klassifizieren

Objekte in Buckets und Projekten klassifizieren und organisieren Verwenden Sie Kontexte, um Daten nach Attributen wie Dataset-Ursprung, Inhaberschaft oder Kostenstelle zu taggen.

  • Beispiel 1: Weisen Sie Objekten, die personenidentifizierbare Informationen enthalten, den Kontext data_classification: PII zu, damit sie von Compliance-Richtlinien verarbeitet werden können.

  • Beispiel 2: Neue Trainingsbilder während der Aufnahme gruppieren, indem Sie den Kontext batch_id: 2025_Q4_Model_Run zuweisen, um effiziente Modelltests und -abrufe zu ermöglichen.

Workflows verfolgen

Wenn Sie benutzerdefinierte Workflows optimieren und redundante Vorgänge vermeiden möchten, können Sie Informationen zum Workflowstatus direkt in Objekte einbetten, um deren Weg durch eine Verarbeitungspipeline zu verfolgen.

  • Beispiel 1: Verwenden Sie processing_status: awaiting_review, um Objekte anzugeben, für die eine externe Freigabe aussteht.

  • Beispiel 2: Verwenden Sie processed_by: analytics_pipeline, um zu verhindern, dass Ihr benutzerdefinierter Datenverarbeitungsdienst Dateien noch einmal scannt, die bereits eine Phase abgeschlossen haben.

Objekte mit anwendungsspezifischem Kontext anreichern

Hängen Sie spezifische Informationen zu einer Anwendung oder einem Geschäftsprozess an, um zusätzlichen Kontext und Data Lineage für jedes Objekt bereitzustellen.

  • Beispiel 1: Für ein Satellitenbild können Sie Aufnahmedetails wie capture_angle: 45deg_NW aufzeichnen oder den Verlauf der Datei mit lineage: ingested_from_s3 verfolgen.

  • Beispiel 2: Details zum Inhalt einer Datei einbetten, z. B. document_type: service_manual und vehicle_model: f250.

Vorteile von Objektkontexten

Objektkontexte erweitern die Funktionen Ihrer Cloud Storage-Objekte. Wenn Sie benutzerdefinierte Schlüssel/Wert-Paare direkt mit gespeicherten Objekten verknüpfen, haben Sie folgende Vorteile:

  • Datenerkennung: Filtern Sie Objektlisten, um die Eingaben für Ihre Arbeitslasten auf die relevanten Objekte zu beschränken.

  • Interoperabilität: Unterstützt die Interoperabilität mit Objekt-Tags von anderen Cloud-Anbietern und vereinfacht Migrationen, da Objektkontexte Stringwerte ohne vordefinierte Werte akzeptieren.

  • Datenpersistenz: Kontextdaten über den Lebenszyklus des Objekts hinweg beibehalten. Wenn Sie Objekte kopieren, neu schreiben, verfassen, verschieben oder wiederherstellen, werden Kontexte automatisch übertragen. Sie können Kontexte auch selektiv während Kopier-, Umschreib- und Erstellungsvorgängen mit dem Suchparameter dropContextGroups (z. B. dropContextGroups=custom) verwerfen, wenn Sie verhindern möchten, dass sie auf das Zielobjekt übertragen werden.

  • Steuerung der Kontextänderung: Legen Sie mithilfe von IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management) fest, wer Kontexte hinzufügen, ändern oder entfernen darf, um einen Audit-Trail zu führen.

  • Batchvorgänge: Verwalten Sie Objektkontexte im Bulk für Milliarden von Objekten mit Storage-Batchvorgängen.

  • Bulk-Analyse mit BigQuery: Fragen Sie Objektkontexte und erweiterte Daten (z. B. Labels, Gesichtserkennungen und Begrenzungsrahmen) in Ihren Storage-Buckets ab und analysieren Sie sie mit der Katalogansicht für Objektkontexte (object_contexts_catalog_view) in Storage Insights-Datasets.

Preise

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